2024年AI Agent行业研究报告由甲子光年智库出品，深入探讨了AI Agent的发展历程、当前的商业实践、以及未来的潜力和发展方向。以下是报告的主要内容归纳：
### 前世今生：科幻憧憬、学术概念与商业尝试
– AI Agent的概念源于哲学，指具有欲望、信念、意图及行动能力的实体。
– 经过基于符号规则、统计学习、深度学习的发展阶段，当前AI Agent的发展得益于大型语言模型（LLMs）的出现，它们为AI Agent提供了深度学习新范式和强大的自然语言理解能力。
### 奇点已至：让每个人掌握AI的力量
– AI Agent的发展目标是实现通用人工智能（AGI），即具有人类水平甚至超越人类智能的AI。
– 历史上，图灵测试是评估机器智能的重要里程碑。
### 百家争鸣：属于大模型时代的APP繁荣
– AI Agent的类型包括符号型智能体、反映型智能体、基于强化学习的智能体等。
– 当前AI Agent的核心在于自主性的增强，能够独立完成工作节点，减少人为干预。
### 时代先驱：当下商业实践值得关注的里程碑
– AI Agent在商业实践中被视为Prompt工程的进化，通过角色扮演、零样本提示等技术提升交互体验。
– AI Agent的评价逻辑在于其在流程自动化中完成的程度。
### 潜力无限：来自于数据、算法、算力的飞轮效应
– AI Agent的市场处于早期阶段，需要更多的探索和空间。
– AI Agent的能力包括记忆、规划、行动、工具使用等，与人类用户、外界环境、其他Agent、系统开发者形成互动。
### AI Agent的不同自动化程度
– 从L1到L4，AI Agent的自动化程度逐渐提高，从部分自动化到完全自动化，需要的能力也在不断增强。
### AI Agent的商业价值
– AI Agent能够提高群体工作均值，通过工程化思想对抗个体工作的不确定性。
– AI Agent可以帮助企业实现知识资产的积累与复用，通过挖掘企业流程和文档构建知识库。
### AI Agent在企业中的作用
– AI Agent可以帮助企业降低成本、提高效率，通过自动化和智能化改造提升用户体验。
### AI Agent的生态图谱
– 描述了AI Agent市场的主要参与者，包括原生AIGC创业型、互联网大厂型、企服软件/SaaS服务商型等。
### 值得关注的产品和服务动态
– 报告提到了百度的文心智能体平台、字节跳动的扣子Coze平台等，这些平台通过提供工具和市场，降低开发门槛，吸引更多用户参与AI Agent的开发。
### AI Agent的场景特性
– B端应用强调专业性，C端应用强调自由度。
### AI Agent的四种工作方式
– 反思（Reflection）、工具使用（Tool Use）、规划（Planning）、多Agent协作（Multi-Agent collaboration）。
### AI Agent的商业落地
– 报告分析了AI Agent在金融、医疗、法律、教育等多个领域的商业落地情况。
### AI Agent的发展基础
– 数据与算法的持续增长为AI Agent的发展提供了基础。
### AI Agent的无限潜力
– AI产业的快速发展为企业提供了持续关注AI Agent的理由。
### AI Agent的探索机会
– 生成式AI技术推动了AI的场景应用价值发展。
### AI Agent在云服务中的应用
– AI Agent可以充分利用云上的智算能力，与MaaS模式更好的链接。
### AI Agent给予新可能
– AI Agent时代，人们可以成为自己的产品经理，具备技术适应力、数据分析等关键能力。
### AI Agent促进实现人与AI之间的协作关系
– 在AIGC技术下，人与AI之间的关系转变为寻求合理的协作方式。
### 附录
– 包含了AI Agent在制造、物流、电商、通信、能源电力、房地产、金融、医疗、旅游、游戏、娱乐、教育等多个领域的应用场景示例。
报告强调了AI Agent作为新一代人机交互及协作范式的重要性，以及其在不同行业中的广泛应用潜力。同时，报告也指出了AI Agent市场尚处于早期阶段，需要更多的探索和创新。
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